隨著當今社會科學技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，和人們對編程技術(shù)的發(fā)展，近年來AI產(chǎn)業(yè)正在飛速發(fā)展，并且當今社會也有越來越多的人工智能產(chǎn)業(yè)實踐，所以越來越多的人都開始關(guān)注人工智能方面，由此可見人工智能在當今社會中的熱度，今天就來講講人工智能與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系。

    機器學習是人工智能的一個分支，作為人工智能的核心技術(shù)和實現(xiàn)手段，通過機器學習的方法解決人工智能面對的問題。機器學習是通過一些讓計算機可以自動“學習”的算法，從數(shù)據(jù)中分析獲得規(guī)律，然后利用規(guī)律對新樣本進行預測。

    機器學習是人工智能的重要支撐技術(shù)，其中深度學習就是一個典型例子。深度學習的典型應(yīng)用是選擇數(shù)據(jù)訓練模型，然后用模型做出預測。例如，博弈游戲系統(tǒng)(Deep Blue)重于探索和優(yōu)化未來的解空間(Solution Space)，而深度學習則是在博弈游戲算法(例如Alpha Go)的開發(fā)上付諸努力，取得了世人矚目的成就。

    下面以自動駕駛汽車研發(fā)為例，說明機器學習和人工智能與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系。

    要實現(xiàn)自動駕駛，就需要對交通標志進行識別。首先，應(yīng)用機器學習算法對交通標志進行學習，數(shù)據(jù)集中包括數(shù)百萬張交通標志圖片，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練并生成模型。然后，自動駕駛系統(tǒng)使用攝像頭，讓模型實時識別交通標志，并不斷進行驗證、測試和調(diào)優(yōu)，最終達到較高的識別精度。

    當汽車識別出交通標志時，針對不同的標志進行不同的操作。例如，遇到停車標志時，自動駕駛系統(tǒng)需要綜合車速和車距來決定何時剎車，過早或過晚都會危及行車安全。除此之外，人工智能技術(shù)還需要應(yīng)用控制理論處理不同的道路狀況下剎車策略，通過綜合這些機器學習模型來產(chǎn)生自動化的行為。

    數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的關(guān)系越來越密切。例如，通過分析企業(yè)的經(jīng)營數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某一類客戶在消費行為上與其他用戶存在明顯區(qū)別，并通過可視化圖表顯示，這是數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的工作，它輸出的是某種信息和知識。企業(yè)決策人員可根據(jù)這些輸出人為改變經(jīng)營策略，而人工智能是用機器自動決策來代替人工行為，從而實現(xiàn)機器智能。

    數(shù)據(jù)挖掘是從大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的、有用的、正確的知識，促進決策的執(zhí)行。數(shù)據(jù)挖掘的很多算法都來自機器學習和統(tǒng)計學，其中統(tǒng)計學關(guān)注理論研究并用于數(shù)據(jù)分析實踐形成獨立的學科，機器學習中有些算法借鑒了統(tǒng)計學理論，并在實際應(yīng)用中進行優(yōu)化，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘目標。

    機器學習的演化計算深度學習等方法近年來也逐漸跳出實驗室，從實際的數(shù)據(jù)中學習模式，解決實際問題。數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的交集越來越大，機器學習成為數(shù)據(jù)挖掘的重要支撐技術(shù)。

    總結(jié)：機器學習為人工智能和數(shù)據(jù)挖掘提供了底層的技術(shù)支撐。反過來說，機器學習也需要大量的有效數(shù)據(jù)進行訓練，所以機器學習和數(shù)據(jù)挖掘是相互促進的。

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